So sánh bốn khung AI chính của Crypto X: ELIZA, GAME, ARC và ZEREPY

Tác giả: Deep Value Memetics, Bản dịch: Golden Finance xiaozou

Trong bài viết này chúng ta sẽ thảo luận về Crypto X Triển vọng khung AI. Chúng ta sẽ xem xét bốn khung chính hiện tại (ELIZA, GAME, ARC, ZEREPY) và sự khác biệt về mặt kỹ thuật của chúng.

1. Lời nói đầu

Trong tuần qua, chúng tôi đã theo dõi nghiên cứu và thử nghiệm bốn khung AI chính của Crypto X: ELIZA, GAME, ARC và ZEREPY, chúng tôi đã đưa ra các kết luận sau.

Chúng tôi tin rằng AI16Z sẽ tiếp tục thống trị. Giá trị của Eliza (thị phần khoảng 60%, giá trị thị trường vượt quá 1 tỷ đô la Mỹ) nằm ở lợi thế của người đi đầu (hiệu ứng Lindy) và ngày càng nhiều nhà phát triển, 193 người đóng góp, 1800 nhánh sử dụng nó. Điều này được chứng minh bằng dữ liệu chẳng hạn như hơn 6.000 ngôi sao, khiến nó trở thành một trong những cơ sở mã phổ biến nhất trên Github.

Cho đến nay, GAME (với thị phần khoảng 20% ​​và giá trị thị trường khoảng 300 triệu USD) đã phát triển rất thuận lợi và nhanh chóng được đón nhận, như VIRTUAL vừa công bố, nền tảng này có hơn 200 dự án, 150.000 yêu cầu hàng ngày và tốc độ tăng trưởng hàng tuần là 200%. GAME sẽ tiếp tục được hưởng lợi từ sự trỗi dậy của VIRTUAL và sẽ trở thành một trong những người chiến thắng lớn nhất trong hệ sinh thái của mình.

Rig (ARC, thị phần khoảng 15%, giá trị thị trường khoảng 160 triệu USD) rất bắt mắt vì thiết kế mô-đun của nó rất dễ vận hành và có thể Thống trị hệ sinh thái Solana (RUST) với tư cách là "người chơi thuần túy".

Zerepy (khoảng 5% thị phần, vốn hóa thị trường khoảng 300 triệu USD) là một ứng dụng tương đối thích hợp phục vụ riêng cho cộng đồng ZEREBRO nhiệt tình, gần đây đã hợp tác với cộng đồng ai16z có thể tạo ra sức mạnh tổng hợp.

Chúng tôi lưu ý rằng tính toán thị phần của chúng tôi bao gồm vốn hóa thị trường, hồ sơ phát triển và thị trường cuối cùng của hệ điều hành cơ bản.

Chúng tôi tin rằng phân khúc khung sẽ là lĩnh vực tăng trưởng nhanh nhất trong chu kỳ thị trường này, với tổng vốn hóa thị trường là 1,7 tỷ USD và có thể dễ dàng tăng lên 200 USD tỷ USD, vẫn còn tương đối thận trọng so với mức định giá đỉnh cao của L1 vào năm 2021, khi nhiều mức định giá L1 đạt hơn 20 tỷ USD. Mặc dù tất cả các khuôn khổ này đều phục vụ các thị trường cuối cùng (chuỗi/hệ sinh thái) khác nhau, nhưng cách tiếp cận theo trọng số vốn hóa thị trường có lẽ là cách tiếp cận thận trọng nhất vì chúng tôi tin rằng không gian này đang có xu hướng tăng lên.

2. Bốn khung chính

Trong mẫu bên dưới , chúng tôi liệt kê các công nghệ, thành phần và lợi thế chính của từng khung chính.

p>

(1) Tổng quan về các framework

Trong giao điểm của AI X Crypto, có một số framework thúc đẩy sự phát triển của AI. Đó là ELIZA của AI16Z, RIG của ARC, ZEREBRO của ZEREPY và VIRTUAL của GAME. Mỗi khung giải quyết các nhu cầu và triết lý khác nhau trong việc phát triển các tác nhân AI, từ các dự án cộng đồng nguồn mở đến các giải pháp doanh nghiệp tập trung vào hiệu suất.

Bài viết này trước tiên giới thiệu về framework, cho bạn biết chúng là gì, ngôn ngữ lập trình, kiến ​​trúc kỹ thuật, thuật toán mà chúng sử dụng, những chức năng độc đáo của chúng và những gì framework có thể sử dụng Các trường hợp sử dụng tiềm năng là gì. Sau đó, chúng tôi so sánh từng khung về khả năng sử dụng, khả năng mở rộng, khả năng thích ứng và hiệu suất, khám phá những điểm mạnh và hạn chế tương ứng của chúng.

ELIZA (được phát triển bởi ai16z)

Eliza là một Khung nguồn mở mô phỏng đa tác nhân được thiết kế để tạo, triển khai và quản lý các tác nhân AI tự trị. Được phát triển bằng ngôn ngữ lập trình TypeScript, nó cung cấp một nền tảng linh hoạt và có thể mở rộng để xây dựng các tác nhân thông minh có khả năng tương tác với con người trên nhiều nền tảng và duy trì tính cách cũng như kiến ​​thức nhất quán.

Các tính năng cốt lõi của khung bao gồm kiến ​​trúc đa tác nhân hỗ trợ triển khai và quản lý đồng thời nhiều tính cách AI duy nhất cũng như tạo vai trò cho các tác nhân khác nhau bằng cách sử dụng hệ thống khung tệp vai trò và cung cấp bộ nhớ dài hạn và khả năng quản lý bộ nhớ nhận biết ngữ cảnh thông qua hệ thống Thế hệ tăng cường truy xuất nâng cao (RAG). Ngoài ra, khung Eliza còn cung cấp khả năng tích hợp nền tảng mượt mà để có các kết nối đáng tin cậy với Discord, X và các nền tảng truyền thông xã hội khác.

Từ góc độ chức năng giao tiếp và truyền thông của tác nhân AI, Eliza là một lựa chọn tuyệt vời. Về mặt giao tiếp, khung hỗ trợ tích hợp với tính năng kênh thoại của Discord, các tính năng X, Telegram và quyền truy cập API trực tiếp cho các trường hợp sử dụng tùy chỉnh. Mặt khác, khả năng xử lý phương tiện của khung có thể được mở rộng sang đọc và phân tích tài liệu PDF, trích xuất và tóm tắt nội dung liên kết, sao chép âm thanh, xử lý nội dung video, phân tích hình ảnh và tóm tắt hội thoại, đồng thời có thể xử lý hiệu quả nhiều loại đầu vào phương tiện khác nhau và đầu ra.

Khung Eliza cung cấp hỗ trợ mô hình AI linh hoạt thông qua suy luận cục bộ của các mô hình nguồn mở, suy luận đám mây của OpenAI và các cấu hình mặc định như Nous Hermes Llama 3.1B và tích hợp Cung cấp hỗ trợ cho Claude để xử lý các nhiệm vụ phức tạp. Eliza sử dụng kiến ​​trúc mô-đun với hệ điều hành rộng rãi, hỗ trợ khách hàng tùy chỉnh và API toàn diện để đảm bảo khả năng mở rộng và khả năng thích ứng giữa các ứng dụng.

Các trường hợp sử dụng của Eliza trải rộng trên nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như: trợ lý AI để hỗ trợ khách hàng, kiểm duyệt cộng đồng và các nhiệm vụ cá nhân, cũng như người tạo nội dung tự động, bot tương tác và mạng xã hội vai trò truyền thông như đại diện thương hiệu. Nó cũng có thể hoạt động như một nhân viên tri thức trong các vai trò như trợ lý nghiên cứu, nhà phân tích nội dung và người xử lý tài liệu, đồng thời hỗ trợ các vai trò tương tác dưới dạng bot nhập vai, gia sư giáo dục và đại lý giải trí.

Kiến trúc của Eliza được xây dựng xung quanh thời gian chạy tác nhân, cùng với hệ thống vai trò của nó (được nhà cung cấp mô hình hỗ trợ), trình quản lý bộ nhớ (được kết nối với Cơ sở dữ liệu) và hệ điều hành (được liên kết với các máy khách nền tảng) được tích hợp liền mạch. Các tính năng độc đáo của khung bao gồm hệ thống plug-in hỗ trợ mở rộng chức năng mô-đun, hỗ trợ các tương tác đa phương thức như giọng nói, văn bản và phương tiện và tương thích với các mô hình AI hàng đầu (như Llama, GPT-4 và Claude ). Với thiết kế linh hoạt và mạnh mẽ, Eliza nổi bật như một công cụ mạnh mẽ để phát triển các ứng dụng AI trên nhiều lĩnh vực.

G.A.M.E (được phát triển bởi Virtuals Protocol)

Thế hệ The Khung thực thể đa phương thức tự động (G.A.M.E) được thiết kế để cung cấp cho các nhà phát triển quyền truy cập API và SDK để thử nghiệm các tác nhân AI. Khung này cung cấp một cách tiếp cận có cấu trúc để quản lý hành vi, quá trình ra quyết định và học tập của các tác nhân AI.

Các thành phần cốt lõi như sau: Đầu tiên, Giao diện nhắc nhở tác nhân là điểm khởi đầu để các nhà phát triển tích hợp GAME vào tác nhân để truy cập hành vi của tác nhân. Hệ thống con nhận thức bắt đầu một phiên bằng cách chỉ định các tham số như ID phiên, ID tác nhân, người dùng và các chi tiết liên quan khác.

Nó tổng hợp thông tin đến thành định dạng phù hợp với Công cụ lập kế hoạch chiến lược (Strategic Planning Engine) Đóng vai trò là cơ chế đầu vào cảm giác cho tác nhân AI, cho dù trong hình thức hội thoại hoặc hình thức phản ứng. Cốt lõi của nó là một mô-đun xử lý hội thoại xử lý các tin nhắn và phản hồi từ tác nhân, đồng thời cộng tác với hệ thống con nhận thức để diễn giải và phản hồi đầu vào một cách hiệu quả.

Công cụ lập kế hoạch chiến lược hoạt động với mô-đun xử lý cuộc trò chuyện và người vận hành ví trên chuỗi để tạo ra phản hồi và kế hoạch. Công cụ này hoạt động ở hai cấp độ: là công cụ lập kế hoạch cấp cao tạo ra các chiến lược rộng dựa trên bối cảnh hoặc mục tiêu và là chiến lược cấp thấp chuyển đổi các chiến lược này thành các chiến lược có thể thực hiện được, được chia thành các công cụ lập kế hoạch hành động và chiến lược do người dùng xác định; cho các nhiệm vụ được chỉ định.

Một thành phần độc lập nhưng quan trọng khác là Bối cảnh thế giới, tham chiếu đến môi trường, thông tin toàn cầu và trạng thái trò chơi để cung cấp thông tin cần thiết cho bối cảnh ra quyết định của tác nhân. . Ngoài ra, Kho lưu trữ tác nhân được sử dụng để lưu trữ các thuộc tính dài hạn như mục tiêu, phản ánh, kinh nghiệm và tính cách, những thuộc tính này cùng nhau định hình hành vi và quá trình ra quyết định của tác nhân.

Khung này sử dụng bộ nhớ làm việc ngắn hạn và bộ xử lý bộ nhớ dài hạn. Trí nhớ ngắn hạn lưu giữ thông tin về các hành động, kết quả và kế hoạch hiện tại trước đó. Ngược lại, bộ xử lý bộ nhớ dài hạn trích xuất thông tin quan trọng dựa trên các tiêu chí như tầm quan trọng, lần truy cập gần đây và mức độ liên quan. Trí nhớ dài hạn lưu trữ kiến ​​thức như kinh nghiệm, sự phản ánh, tính cách năng động, bối cảnh thế giới và trí nhớ ngắn hạn của tác nhân để nâng cao khả năng ra quyết định và cung cấp cơ sở cho việc học tập.

Mô-đun học tập sử dụng dữ liệu từ hệ thống con nhận thức để tạo ra kiến ​​thức chung, kiến ​​thức này được đưa trở lại hệ thống để cải thiện các tương tác trong tương lai. Các nhà phát triển có thể nhập phản hồi về hành động, trạng thái trò chơi và dữ liệu cảm giác thông qua giao diện để nâng cao khả năng học tập của tác nhân AI cũng như cải thiện khả năng lập kế hoạch và ra quyết định.

Quy trình làm việc bắt đầu bằng việc nhà phát triển tương tác thông qua giao diện nhắc nhở của tổng đài viên. Đầu vào được hệ thống con nhận thức xử lý và chuyển tiếp đến mô-đun xử lý hội thoại, mô-đun này chịu trách nhiệm quản lý logic tương tác. Sau đó, công cụ hoạch định chiến lược sẽ phát triển và thực hiện các kế hoạch dựa trên thông tin này, tận dụng các chiến lược cấp cao và kế hoạch hành động chi tiết.

Dữ liệu từ bối cảnh thế giới và kho tác nhân cung cấp thông tin cho các quy trình này, trong khi bộ nhớ làm việc theo dõi các nhiệm vụ tức thời. Trong khi đó, bộ xử lý trí nhớ dài hạn lưu trữ và truy xuất kiến ​​thức dài hạn. Mô-đun học tập phân tích kết quả và tích hợp kiến ​​thức mới vào hệ thống, giúp hành vi và tương tác của tác nhân liên tục được cải thiện.

RIG (do ARC phát triển)

Rig là một Một khung Rust mã nguồn mở được thiết kế để đơn giản hóa việc phát triển các ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn. Nó cung cấp một giao diện hợp nhất để tương tác với nhiều nhà cung cấp LLM như OpenAI và Anthropic, đồng thời hỗ trợ nhiều cửa hàng vectơ khác nhau, bao gồm MongoDB và Neo4j. Kiến trúc mô-đun của khung này là duy nhất ở các thành phần cốt lõi của nó như Lớp trừu tượng của nhà cung cấp, tích hợp lưu trữ vectơ và hệ thống proxy để tạo điều kiện tương tác liền mạch với LLM.

Đối tượng chính của Rig bao gồm các nhà phát triển xây dựng ứng dụng AI/ML bằng Rust và ở mức độ thấp hơn là các nhà phát triển đang tìm cách tích hợp nhiều nhà cung cấp LLM và cửa hàng vectơ vào Tổ chức của riêng họ trong Ứng dụng rỉ sét. Kho lưu trữ sử dụng kiến ​​trúc không gian làm việc với nhiều thùng để hỗ trợ khả năng mở rộng và quản lý dự án hiệu quả. Chức năng chính của nó là lớp trừu tượng của nhà cung cấp, cung cấp tiêu chuẩn hóa để hoàn thiện và nhúng API trên các nhà cung cấp LLM khác nhau, với khả năng xử lý lỗi nhất quán. Thành phần Tích hợp Cửa hàng Vector cung cấp giao diện trừu tượng cho nhiều chương trình phụ trợ và hỗ trợ tìm kiếm độ tương tự của vectơ. Hệ thống tác nhân đơn giản hóa tương tác LLM và hỗ trợ tạo tăng cường truy xuất (RAG) và tích hợp công cụ. Ngoài ra, khung nhúng cũng cung cấp khả năng xử lý hàng loạt và các hoạt động nhúng an toàn kiểu.

Rig tận dụng nhiều ưu điểm kỹ thuật để đảm bảo độ tin cậy và hiệu suất. Hoạt động không đồng bộ tận dụng thời gian chạy không đồng bộ của Rust để xử lý hiệu quả số lượng lớn yêu cầu đồng thời. Cơ chế xử lý lỗi vốn có của khung cải thiện khả năng phục hồi trước các lỗi trong hoạt động của nhà cung cấp AI hoặc cơ sở dữ liệu. An toàn kiểu có thể ngăn ngừa lỗi trong quá trình biên dịch, do đó nâng cao khả năng bảo trì của mã. Các quy trình tuần tự hóa và giải tuần tự hóa hiệu quả hỗ trợ xử lý dữ liệu ở các định dạng như JSON, điều này rất quan trọng đối với hoạt động giao tiếp và lưu trữ dịch vụ AI. Ghi nhật ký chi tiết và thiết bị đo đạc hỗ trợ thêm cho việc gỡ lỗi và giám sát các ứng dụng.

Quy trình làm việc của Rig bắt đầu khi máy khách khởi tạo một yêu cầu, yêu cầu này tương tác với mô hình LLM thích hợp thông qua lớp trừu tượng của nhà cung cấp. Sau đó, dữ liệu được xử lý bởi lớp lõi, nơi các tác nhân có thể sử dụng các công cụ hoặc truy cập vào kho lưu trữ vectơ của ngữ cảnh. Các phản hồi được tạo và tinh chỉnh thông qua các quy trình làm việc phức tạp (chẳng hạn như RAG) liên quan đến việc truy xuất tài liệu và hiểu ngữ cảnh trước khi được trả lại cho khách hàng. Hệ thống tích hợp nhiều nhà cung cấp LLM và cửa hàng vectơ, giúp hệ thống có thể thích ứng với tính khả dụng của mô hình hoặc cập nhật hiệu suất.

Các trường hợp sử dụng của Rig rất đa dạng, bao gồm hệ thống hỏi đáp truy xuất các tài liệu liên quan để đưa ra phản hồi chính xác, hệ thống tìm kiếm và truy xuất tài liệu để khám phá nội dung hiệu quả cũng như Chatbots hoặc trợ lý ảo cung cấp các tương tác nhận biết ngữ cảnh cho dịch vụ khách hàng hoặc giáo dục. Nó cũng hỗ trợ tạo nội dung và hỗ trợ tạo văn bản cũng như các tài liệu khác dựa trên mô hình học tập, khiến nó trở thành công cụ phổ biến cho các nhà phát triển và tổ chức.

Zerepy (được phát triển bởi ZEREPY và blorm)

ZerePy là một khung mã nguồn mở được viết bằng ngôn ngữ Python và được thiết kế để triển khai các tác nhân trên X bằng OpenAI hoặc Anthropic LLM. Bắt nguồn từ phiên bản mô-đun của chương trình phụ trợ Zerebro, ZerePy cho phép các nhà phát triển khởi chạy các tác nhân có chức năng cốt lõi tương tự của Zerebro. Mặc dù khung này cung cấp nền tảng cho việc triển khai tác nhân nhưng việc tinh chỉnh mô hình là điều cần thiết để tạo ra kết quả sáng tạo. ZerePy đơn giản hóa việc phát triển và triển khai các tác nhân AI được cá nhân hóa, đặc biệt là tạo nội dung trên nền tảng xã hội, nuôi dưỡng hệ sinh thái sáng tạo do AI điều khiển cho nghệ thuật và các ứng dụng phi tập trung.

Khung này được phát triển bằng Python, nhấn mạnh quyền tự chủ của tác nhân, tập trung vào việc tạo đầu ra sáng tạo và nhất quán với kiến ​​trúc của ELIZA cũng như mối quan hệ hợp tác với ELIZA. Thiết kế mô-đun của nó cho phép tích hợp hệ thống trong bộ nhớ và hỗ trợ triển khai các tác nhân trên nền tảng xã hội. Các tính năng chính bao gồm giao diện dòng lệnh để quản lý tác nhân, tích hợp với Twitter, hỗ trợ OpenAI và Anthropic LLM cũng như hệ thống kết nối mô-đun để nâng cao chức năng.

Các trường hợp sử dụng của ZerePy bao gồm lĩnh vực tự động hóa mạng xã hội, nơi người dùng có thể triển khai các tác nhân trí tuệ nhân tạo để đăng, trả lời, thích và chuyển tiếp tin nhắn, từ đó tăng mức độ tương tác với nền tảng. Ngoài ra, nó cũng phục vụ việc tạo nội dung trong các lĩnh vực như âm nhạc, meme và NFT, khiến nó trở thành một công cụ quan trọng cho nghệ thuật kỹ thuật số và nền tảng nội dung dựa trên blockchain.

(2) So sánh bốn framework chính

Theo chúng tôi, có vẻ như mỗi khung cung cấp một cách tiếp cận riêng để phát triển AI phù hợp với nhu cầu và hoàn cảnh cụ thể, đồng thời chúng tôi chuyển trọng tâm từ mối quan hệ cạnh tranh của các khung này sang tính độc đáo của từng khung.

ELIZA nổi bật nhờ giao diện thân thiện với người dùng, đặc biệt đối với các nhà phát triển quen thuộc với môi trường JavaScript và Node.js. Tài liệu toàn diện của nó giúp thiết lập các tác nhân trí tuệ nhân tạo trên nhiều nền tảng khác nhau, mặc dù bộ tính năng mở rộng của nó có thể đòi hỏi một chút kiến ​​thức. Được phát triển bằng TypeScript, Eliza lý tưởng cho việc xây dựng các tác nhân được nhúng trên web, vì hầu hết các giao diện người dùng của cơ sở hạ tầng web đều được phát triển trong TypeScript. Khung này được biết đến với kiến ​​trúc đa tác nhân, cho phép triển khai các tính cách AI khác nhau trên các nền tảng như Discord, X và Telegram. Hệ thống RAG quản lý bộ nhớ tiên tiến của nó giúp nó đặc biệt hiệu quả đối với các trợ lý trí tuệ nhân tạo trong các ứng dụng hỗ trợ khách hàng hoặc mạng xã hội. Mặc dù nó mang lại sự linh hoạt, hỗ trợ cộng đồng mạnh mẽ và hiệu suất đa nền tảng nhất quán, nhưng nó vẫn đang ở giai đoạn đầu và có thể đặt ra lộ trình học tập cho các nhà phát triển.

GAME được thiết kế đặc biệt dành cho các nhà phát triển trò chơi, cung cấp giao diện ít mã hoặc không mã thông qua API, để người dùng có nội dung kỹ thuật thấp trong lĩnh vực trò chơi có thể cũng sử dụng nó. Tuy nhiên, việc tập trung vào phát triển trò chơi và tích hợp blockchain có thể gây khó khăn cho những người không có kinh nghiệm liên quan. Nó vượt trội trong việc tạo nội dung thủ tục và hành vi NPC, nhưng bị hạn chế bởi sự phức tạp được thêm vào bởi sự phân đoạn và tích hợp chuỗi khối của nó.

Do sử dụng ngôn ngữ Rust, Rig có thể không thân thiện với người dùng do tính phức tạp của ngôn ngữ, điều này đặt ra thách thức học tập đáng kể, nhưng đối với những người đó những người thành thạo hệ thống Đối với các lập trình viên, nó có các tương tác trực quan. Bản thân ngôn ngữ lập trình được biết đến với hiệu suất và độ an toàn bộ nhớ so với bản thảo. Nó có tính năng kiểm tra thời gian biên dịch nghiêm ngặt và trừu tượng hóa với chi phí bằng 0, cần thiết để chạy các thuật toán AI phức tạp. Ngôn ngữ này rất hiệu quả và mức độ kiểm soát thấp khiến nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng AI sử dụng nhiều tài nguyên. Khung này cung cấp các giải pháp hiệu suất cao với thiết kế mô-đun và có thể mở rộng, khiến nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng doanh nghiệp. Tuy nhiên, đối với các nhà phát triển chưa quen với Rust, sẽ có một chặng đường học tập khó khăn khi sử dụng Rust.

ZerePy tận dụng Python để mang lại khả năng sử dụng cao cho các tác vụ AI sáng tạo, với thời gian học tập thấp cho các nhà phát triển Python, đặc biệt là những người có nền tảng AI/ML. được hưởng lợi từ sự hỗ trợ cộng đồng mạnh mẽ nhờ cộng đồng tiền điện tử của Zerebro. ZerePy chuyên về các ứng dụng trí tuệ nhân tạo sáng tạo như NFT, tự định vị mình là một công cụ mạnh mẽ cho phương tiện truyền thông kỹ thuật số và nghệ thuật. Mặc dù nó phát triển mạnh nhờ sự sáng tạo nhưng phạm vi tương đối hẹp so với các framework khác.

Về khả năng mở rộng, ELIZA đã đạt được tiến bộ lớn trong bản cập nhật V2, giới thiệu dòng thông báo thống nhất và khung cốt lõi có thể mở rộng để hỗ trợ nhiều nền tảng cho quản lý hiệu quả. Tuy nhiên, việc quản lý tương tác đa nền tảng này có thể đặt ra những thách thức về khả năng mở rộng nếu không được tối ưu hóa.

GAME vượt trội về khả năng xử lý thời gian thực cần thiết cho trò chơi và khả năng mở rộng được quản lý thông qua các thuật toán hiệu quả và hệ thống phân phối blockchain cơ bản, mặc dù nó có thể bị giới hạn bởi một số điều kiện cụ thể. công cụ trò chơi hoặc mạng blockchain.

Khung Rig tận dụng hiệu suất khả năng mở rộng của Rust và được thiết kế cho các ứng dụng có thông lượng cao. Điều này đặc biệt hiệu quả đối với việc triển khai ở cấp doanh nghiệp, mặc dù điều này có thể có nghĩa là triển khai Khả năng mở rộng thực sự. yêu cầu thiết lập phức tạp.

Khả năng mở rộng của Zerepy hướng tới sản phẩm sáng tạo và được hỗ trợ bởi sự đóng góp của cộng đồng, nhưng trọng tâm của nó có thể hạn chế việc sử dụng nó trong môi trường Ứng dụng trí tuệ nhân tạo rộng hơn, khả năng mở rộng có thể bị hạn chế. được kiểm tra bằng sự đa dạng của các nhiệm vụ sáng tạo hơn là số lượng người dùng.

Về khả năng thích ứng, ELIZA dẫn đầu với hệ thống plug-in và khả năng tương thích đa nền tảng. TRÒ CHƠI của nó trong môi trường trò chơi và Rig xử lý AI phức tạp. nhiệm vụ cũng xuất sắc. ZerePy cho thấy khả năng thích ứng cao trong các lĩnh vực sáng tạo nhưng lại kém phù hợp với các ứng dụng trí tuệ nhân tạo rộng hơn.

Về hiệu suất, ELIZA được tối ưu hóa cho các tương tác nhanh trên mạng xã hội, trong đó thời gian phản hồi nhanh là yếu tố then chốt nhưng hiệu suất của nó có thể bị ảnh hưởng khi xử lý các tác vụ điện toán phức tạp hơn. sẽ khác nhau.

GAME do Virtual Protocol phát triển tập trung vào tương tác thời gian thực hiệu suất cao trong các kịch bản trò chơi, sử dụng quy trình ra quyết định hiệu quả và chuỗi khối cơ bản cho các hoạt động trí tuệ nhân tạo phi tập trung. .

Khung Rig dựa trên ngôn ngữ Rust và cung cấp hiệu suất tuyệt vời cho các tác vụ điện toán hiệu suất cao và phù hợp cho các ứng dụng doanh nghiệp nơi hiệu quả tính toán là rất quan trọng.

Hiệu suất của Zerepy được điều chỉnh để tạo nội dung sáng tạo, với các số liệu tập trung vào hiệu quả và chất lượng tạo nội dung có thể không hữu ích bên ngoài lĩnh vực sáng tạo. Quá chung chung.

Ưu điểm của ELIZA là nó cung cấp tính linh hoạt và khả năng mở rộng, giúp nó có khả năng thích ứng cao thông qua hệ thống plug-in và cấu hình vai trò, có lợi cho AI xã hội đa nền tảng sự tương tác.

GAME cung cấp khả năng tương tác thời gian thực độc đáo trong trò chơi, với khả năng tương tác AI mới được tăng cường thông qua tích hợp chuỗi khối.

Sức mạnh của Rig nằm ở hiệu suất và khả năng mở rộng cho các nhiệm vụ trí tuệ nhân tạo của doanh nghiệp, tập trung vào việc cung cấp mã mô-đun rõ ràng cho tình trạng dự án lâu dài.

Zerepy chuyên nuôi dưỡng khả năng sáng tạo và là công ty đi đầu trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nghệ thuật kỹ thuật số, được hỗ trợ bởi mô hình phát triển sôi động hướng đến cộng đồng.

Mỗi khung đều có những hạn chế riêng. ELIZA vẫn đang ở giai đoạn đầu, với các vấn đề tiềm ẩn về độ ổn định và đường cong học tập dành cho các nhà phát triển mới có thể Sẽ hạn chế khả năng ứng dụng rộng rãi hơn. và blockchain cũng làm tăng thêm độ phức tạp của quá trình học tập dốc của Rig do Rust có thể khiến một số nhà phát triển sợ hãi, trong khi sự tập trung hạn hẹp của Zerepy vào sản phẩm sáng tạo có thể hạn chế việc sử dụng nó trong các lĩnh vực sử dụng AI khác.

(3) Tóm tắt so sánh khung hình

Rig (ARC):

Ngôn ngữ: Rust, tập trung vào sự an toàn và hiệu suất.

Trường hợp sử dụng: Lý tưởng cho các ứng dụng AI cấp doanh nghiệp vì nó tập trung vào tính hiệu quả và khả năng mở rộng.

Cộng đồng: Ít hướng tới cộng đồng hơn và tập trung nhiều hơn vào các nhà phát triển kỹ thuật.

Eliza (AI16Z):

Ngôn ngữ: TypeScript, Nhấn mạnh vào tính linh hoạt của web3 và sự tham gia của cộng đồng.

Trường hợp sử dụng: Được thiết kế cho tương tác xã hội, DAO và giao dịch, đặc biệt chú trọng vào hệ thống đa tác nhân.

Cộng đồng: Tính cộng đồng cao, với sự tham gia rộng rãi của GitHub.

ZerePy (ZEREBRO):

Ngôn ngữ: Python, Làm cho nó có sẵn cho nhiều nhà phát triển AI hơn.

Trường hợp sử dụng: Thích hợp cho việc tự động hóa mạng xã hội và các tác vụ tác nhân AI đơn giản hơn.

Cộng đồng: Tương đối mới nhưng dự kiến ​​sẽ phát triển nhờ sự phổ biến của Python và sự hỗ trợ từ những người đóng góp AI16Z.

TRÒ CHƠI (ẢO):

Trọng tâm: Tự chủ, Các tác nhân trí tuệ nhân tạo thích ứng phát triển dựa trên sự tương tác trong môi trường ảo.

Trường hợp sử dụng: Phù hợp nhất để tác nhân AI học hỏi và thích ứng với các tình huống, chẳng hạn như trò chơi hoặc thế giới ảo.

Cộng đồng: Một cộng đồng luôn đổi mới nhưng vẫn xác định được vị thế của mình trong cuộc cạnh tranh.

3. Gắn dấu sao xu hướng dữ liệu trên Github

Hình ảnh trên là dữ liệu về sự chú ý của sao GitHub kể từ khi phát hành các khung này. Điều đáng chú ý là ngôi sao GitHub là một chỉ số về sự quan tâm của cộng đồng, mức độ phổ biến của dự án và giá trị cảm nhận của dự án.

ELIZA (đường màu đỏ):

Từ tháng 7 cơ sở thấp bắt đầu tăng lên, và sau đó số lượng sao tăng mạnh vào cuối tháng 11 (lên 61.000 sao) cho thấy sự quan tâm đang tăng lên nhanh chóng và thu hút sự chú ý của các nhà phát triển. Sự tăng trưởng theo cấp số nhân này cho thấy ELIZA đã đạt được sức hút đáng kể nhờ các tính năng, bản cập nhật và sự tham gia của cộng đồng. Mức độ phổ biến của nó vượt xa so với các đối thủ cạnh tranh, cho thấy rằng nó có sự hỗ trợ cộng đồng mạnh mẽ và khả năng ứng dụng hoặc mối quan tâm rộng rãi hơn đối với cộng đồng AI.

RIG (đường màu xanh):

Giàn là bốn Là hệ thống lâu đời nhất trong số các hệ thống lớn, số lượng sao của nó rất khiêm tốn nhưng vẫn tiếp tục tăng và có khả năng tăng đáng kể trong tháng tới. Nó đã đạt tới 1700 sao và vẫn đang tăng lên. Sự phát triển, cập nhật liên tục và số lượng người dùng ngày càng tăng là những lý do khiến người dùng tiếp tục tích lũy sự quan tâm. Điều này có thể phản ánh rằng framework này có cơ sở người dùng thích hợp hoặc vẫn đang tạo dựng danh tiếng.

ZEREPY (đường màu vàng):

ZerEPY một vài ngày Nó vừa mới ra mắt và đã tích lũy được 181 sao. Cần nhấn mạnh rằng ZerePy cần phát triển hơn nữa để tăng khả năng hiển thị và áp dụng. Hợp tác với AI16Z có thể thu hút nhiều người đóng góp mã hơn.

GAME (đường màu xanh lá cây):

Dự án này có với số lượng sao tối thiểu, cần lưu ý rằng khuôn khổ này có thể được áp dụng trực tiếp cho các tác nhân trong hệ sinh thái ảo thông qua API, loại bỏ nhu cầu về khả năng hiển thị của Github. Tuy nhiên, khung này đã được cung cấp công khai cho các nhà xây dựng chỉ hơn một tháng trước và hơn 200 dự án đang được xây dựng bằng GAME.

4. Lý do khiến framework tăng giá

Bộ proxy Coinbase phiên bản V2 của Eliza sẽ được tích hợp. Tất cả các dự án sử dụng Eliza sẽ hỗ trợ TEE gốc trong tương lai, cho phép các tác nhân chạy trong một môi trường an toàn. Một tính năng sắp tới của Eliza là Sổ đăng ký plugin, cho phép các nhà phát triển đăng ký và tích hợp plugin một cách liền mạch.

Ngoài ra, Eliza V2 sẽ hỗ trợ nhắn tin đa nền tảng ẩn danh tự động. Sách trắng Kinh tế Token dự kiến ​​​​được phát hành vào ngày 1 tháng 1 năm 2025 và dự kiến ​​​​sẽ có tác động tích cực đến mã thông báo AI16Z cơ bản của Eliza Framework. AI16Z có kế hoạch tiếp tục nâng cao tiện ích của khuôn khổ và tiếp tục thu hút nhân tài chất lượng cao, và nỗ lực của những người đóng góp chính đã chứng tỏ khả năng làm được điều đó của AI16Z.

Khung GAME cung cấp khả năng tích hợp không cần mã cho các tổng đài viên, cho phép sử dụng cả GAME và ELIZA trong một dự án duy nhất, mỗi dự án phục vụ một mục đích cụ thể. Cách tiếp cận này dự kiến ​​sẽ thu hút những người xây dựng tập trung vào logic kinh doanh hơn là sự phức tạp về mặt kỹ thuật. Mặc dù khung này chỉ mới được cung cấp công khai trong 30 ngày nhưng nó đã đạt được tiến bộ đáng kể, được hỗ trợ bởi nỗ lực của nhóm nhằm thu hút nhiều người đóng góp hơn. Tất cả các dự án được triển khai trên VIRTUAL đều dự kiến ​​sẽ sử dụng GAME.

Rig, được biểu thị bằng mã thông báo ARC, có tiềm năng rất lớn, mặc dù khuôn khổ của nó vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu và các kế hoạch thúc đẩy việc áp dụng dự án chỉ mới được triển khai trực tuyến trong vài ngày. Nhưng các dự án chất lượng cao sử dụng ARC dự kiến ​​sẽ sớm xuất hiện, tương tự như Virtual Flywheel, nhưng tập trung vào Solana. Nhóm lạc quan khi làm việc với Solana, so sánh mối quan hệ của ARC với Solana với mối quan hệ của Virtual với Base. Đáng chú ý, nhóm không chỉ khuyến khích triển khai các dự án mới bằng Rig mà còn khuyến khích các nhà phát triển nâng cao chính khung Rig.

Zerepy là một framework mới ra mắt đang ngày càng thu hút được nhiều sự chú ý nhờ mối quan hệ hợp tác với Eliza. Khung này thu hút những người đóng góp cho Eliza đang tích cực cải thiện nó. Được thúc đẩy bởi những người hâm mộ ZEREBRO, nó có lượng người theo dõi sùng bái và mang đến cơ hội mới cho các nhà phát triển Python, những người trước đây không được đánh giá cao trong cuộc cạnh tranh về cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo. Khung này sẽ đóng một vai trò quan trọng trong sự sáng tạo của AI.